Relative humidity-dependent viscosity of secondary organic material fromtoluene photo-oxidation and possible implications for organic particulatematter over megacities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. To improve predictions of air quality, visibility, and climate change, knowledge of the viscosities and diffusion rates within organic particulate matter consisting of secondary organic material (SOM) is required. Most qualitative and quantitative measurements of viscosity and diffusion rates within organic particulate matter have focused on SOM particles generated from biogenic volatile organic compounds (VOCs) such as α-pinene and isoprene. In this study, we quantify the relative humidity (RH)-dependent viscosities at 295 ± 1 K of SOM produced by photo-oxidation of toluene, an anthropogenic VOC. The viscosities of toluene-derived SOM were 2 × 10−1 to ∼ 6 × 106 Pa s from 30 to 90 % RH, and greater than ∼ 2 × 108 Pa s (similar to or greater than the viscosity of tar pitch) for RH ≤ 17 %. These viscosities correspond to Stokes–Einstein-equivalent diffusion coefficients for large organic molecules of ∼ 2 × 10−15 cm2 s−1 for 30 % RH, and lower than ∼ 3 × 10−17 cm2 s−1 for RH ≤ 17 %. Based on these estimated diffusion coefficients, the mixing time of large organic molecules within 200 nm toluene-derived SOM particles is 0.1–5 h for 30 % RH, and higher than ∼ 100 h for RH ≤ 17 %. As a starting point for understanding the mixing times of large organic molecules in organic particulate matter over cities, we applied the mixing times determined for toluene-derived SOM particles to the world's top 15 most populous megacities. If the organic particulate matter in these megacities is similar to the toluene-derived SOM in this study, in Istanbul, Tokyo, Shanghai, and São Paulo, mixing times in organic particulate matter during certain periods of the year may be very short, and the particles may be well-mixed. On the other hand, the mixing times of large organic molecules in organic particulate matter in Beijing, Mexico City, Cairo, and Karachi may be long and the particles may not be well-mixed in the afternoon (15:00–17:00 LT) during certain times of the year.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».